Pandas

pandas是一款数据处理工具，集成了numpy以及matplotlib，拥有便捷的数据处理以及文件读取能力

核心数据结构

1. DataFrame

numpy仅用作计算，在数据表示方面还有所欠缺，很难从数据上面看出信息表达的含义，在这里我们可以将DataFrame看作是有行列索引(标题)的二维数组

I. DataFrame属性

pd.DataFrame(array, index,columns)

因为pandas是集成了numpy的，属性方面用法和功能都类似

shape(形状)
values(除去行列索引后的值)
T(行列转置)
index(行索引)
columns(列索引)

II. 方法

head(size)——显示前size行数据，默认前五行
tail(size)——显示后size行数据，默认后五行

 import pandas as pd

#二维数组定义
 s = [[10,20],[20,30],[30,40]]
#行索引定义
 row = ["test{}".format(i+1) for i in range(3)]
#列索引定义
 col = ["2019-3-{}".format(i+1) for i in range(2)]

data = pd.DataFrame(s, index=row, columns=col)

#输出
       2019-3-1  2019-3-2
test1        10        20
test2        20        30
test3        30        40

III.设置索引

修改行列索引值

只能整体修改，不能修改单独某一项

重设索引

reset_index(drop=False)

重置索引值，默认drop为False，不删除原索引，将其单独立为一列，在此基础上将索引重置

设置新的索引 __set_index(keys, drop=True)__
- keys：列索引名称或者列索引名称的列表
- drop： boolean，默认为True，当做新的索引，删除原来的列

#设置多个索引
df = pd.DataFrame({'month':[1,4,7,10],'year':[2012,2014,2013,2016],'sale':[55,40,84,31]})

df.set_index(['year', 'month'])#设置之后此时返回的index是MultiIndex类型

#输出
            sale
year month
2012 1        55
2014 4        40
2013 7        84
2016 10       31
>>>

IV. MultiIndex

多级或分层索引对象,可用于存放三维数据

index属性
- names：levels的名称
- levels：每个level的元组值

 new_df = df.set_index(['year', 'month'])

new_df.index

new_df.index.names

new_df.index.levels

#输出
----------------------index--------------------------------------------
MultiIndex(levels=[[2012, 2013, 2014, 2016], [1, 4, 7, 10]],
           labels=[[0, 2, 1, 3], [0, 1, 2, 3]],
           names=['year', 'month'])
----------------------------------------------------------------------------------

----------------------names--------------------------------------------
FrozenList(['year', 'month'])
----------------------------------------------------------------------------------

----------------------levels--------------------------------------------
FrozenList([[2012, 2013, 2014, 2016], [1, 4, 7, 10]])

2. Panel

存放三维数据的面板容器,0.20.0后已经弃用，推荐DataFrame上的MultiIndex方法表示3D数据

I.维度

items => axis0，每个项目对应内部包含的数据帧(DataFrame)
major_axis => axis 1,它是每个数据帧(DataFrame)的索引(行)
minor_axis => axis 2, 它是每个数据帧(DataFrame)的列

3. Series

可理解为带索引的一维数组

I. 属性

index—— 索引项
values——索引值，numpy.ndarray类型

II. 创建Series

通过已有数据创建

指定内容，默认索引

pd.Series(np.arange(10))

#输出
0    0
1    1
2    2
3    3
4    4
5    5
6    6
7    7
8    8
9    9

指定索引

pd.Series([6.7,5.6,3,10,2],index=[1,2,3,4,5])

#输出
1     6.7
2     5.6
3     3.0
4    10.0
5     2.0
dtype: float64

通过字典数据创建

pd.Series({'red':1000,'blue':100,'green':500,'yellow':200})

#输出
red       1000
blue       100
green      500
yellow     200
dtype: int64

III. 索引操作

data = pd.readcsv('filename.csv')

1）直接索引
          必须满足先列后行的规则，data[col][row]
2）按名字索引
          new_data = data.locp[索引名，索引名]或者new_data = data.locp[索引名][索引名]
3）直接按照数字索引
          data.iloc[number,number]
4）IX组合索引(数字和名字组合)
          data.ix[parm，parm]

在进行索引操作的时候，可以结合前面的index以及columns.get_indexer等方法进行数据的获取

IV. 赋值

按照上述索引方法找到对应数据进行赋值即可

V. 排序
1）按照内容排序

sort_values(by=,ascendinf=)

by：排序关键字，可指定单键或者多建(以列表形式赋给by即可)
ascending：默认升序，False则降序

2）按照索引排序

sort_index()

排序方法对DataFrame以及Series都是适用的，前者需要指定关键字，但是Series的一维数据只需要直接调用方法执行即可。

VI. DataFrame运算
1）算术运算
可以直接用运算符(+、-、*等)或者相应的运算方法(add()、sub()等)，作用于数据里面的所有元素
2）逻辑运算

逻辑运算符
> （大于）、 < （小于）、 &（并且）、 |（或者）
返回带索引的布尔值，可以用相应的索引方法筛选数据，例如data[data['parm']>2],在使用&的时候要注意优先级，不确定的可以用括号包裹
逻辑运算函数
- query(expr) —— 按照expr字符串条件查询
- isin(values) —— 判断是否含有values数值，有则返回True，否则返回False

V. 统计运算
max、mean、median、var、std等，此外可以使用describe()方法统一进行运算，它会自动统计出一些常用运算结果(包含以上内容)

count.png

这里的idxmax就是类似之前numpy里面的argmax方法获取最大值的位置

VI. 自定义运算

如果需要额外的运算规则，可以自定义一个函数进行统计

apply(func, axis=0)

func：自定义函数
axis： 默认为0，计算列，axis=1时对行运算

#自定义一个对列数据最大值减最小值的运算函数

data.apply(lambda x : x.max()-x.min(), axis=0)

pandas画图

image.png

文件读取与存储

image.png

1. csv操作

I. 读取csv

pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=',', delimiter=None, names=, usecols=)

filepath_or_buffer：文件路径
usecols：指定读取的列名，列表形式，用作筛选所需要的数据，也可以通过drop函数剔除数据
names：如果遇到直接就是数据的文件，需要通过names参数手动填入索引项

II. 写入csv

DataFrame.to_csv(path_or_buf=None, sep=',', columns=None, header=True, index=True, index_label=None,mode='w', encoding=None)

path_or_buf：文件路径
sep：分隔符
columns：要保存的列，列表形式
header：默认为True，是否写进列索引值
index：是否写进行索引值
mode:w为重写，a为追加
series和dataframe操作基本一致

2. HDF5操作

HDF5的存储支持压缩，使用的方式是blosc，速度最快也是pandas默认支持的，可以提高磁盘利用率，节省空间的同时还支持跨平台，可以轻松迁移到hadoop上面，HDF5文件的读取和存储需要指定一个键，值为要存储的DataFrame，一个键对应一个DataFrame，也可以相当于是存储三维数据了

I.读取hdf5

读取以及写入需要指定键，不同的键对应不同的DataFrame

pandas.read_hdf(path_or_buf, key=None, **kwargs)

key：读取的键
mode：打开文件的方式

II. 写入hdf5文件

可以写入同一个hdf5文件当中，以不同的键区分开来

DataFrame.to_hdf(path_or_buf, key, kwargs)

3. JSON文件操作

I. 读取

pandas.read_json(path_or_buf=None,orient=None,typ='frame',lines=False)

orient：指定格式，以下为参数值
- split
- records（最常用的格式，其他了解即可）
- index
- columns
- values
lines：是否逐行读取，默认为False
typ：指定转换成的对象类型，series或者dataframe，默认为frame

2. 写入

pandas.to_json(path_or_buf=None,orient=None,typ='frame',lines=False)